JPH0645945A - 算術符号化方法及びその復号化方法 - Google Patents
算術符号化方法及びその復号化方法Info
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- JPH0645945A JPH0645945A JP19970592A JP19970592A JPH0645945A JP H0645945 A JPH0645945 A JP H0645945A JP 19970592 A JP19970592 A JP 19970592A JP 19970592 A JP19970592 A JP 19970592A JP H0645945 A JPH0645945 A JP H0645945A
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Abstract
(57)【要約】
【目的】 従来の算術符号化方法における符号演算の近
似誤差による符号化効率の低下を防止し、圧縮率の向上
を図る。 【構成】 シンボル出現確率推定手段５０により、算術
符号構成手段６０内のＡレジスタ６２の保持しているオ
ージェンドＡの値に応じて、ｎ個の確率テーブル５２−
１〜５２−ｎのうちの１個を選択する。この選択された
確率テーブルから求めたシンボル出現確率を符号化パラ
メータとして、算術符号構成手段６０で算術符号を構成
し、符号化されたデータを出力する。これにより、オー
ジェンドＡと劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL とを乗
算したＡ・ＰL の近似値を求める際に、例えばＡの値域
［０．７５，１．５］がいくつかの区間に分割され、そ
の分割された各区間において近似が最適化され、符号化
効率の向上が図れる。
似誤差による符号化効率の低下を防止し、圧縮率の向上
を図る。 【構成】 シンボル出現確率推定手段５０により、算術
符号構成手段６０内のＡレジスタ６２の保持しているオ
ージェンドＡの値に応じて、ｎ個の確率テーブル５２−
１〜５２−ｎのうちの１個を選択する。この選択された
確率テーブルから求めたシンボル出現確率を符号化パラ
メータとして、算術符号構成手段６０で算術符号を構成
し、符号化されたデータを出力する。これにより、オー
ジェンドＡと劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL とを乗
算したＡ・ＰL の近似値を求める際に、例えばＡの値域
［０．７５，１．５］がいくつかの区間に分割され、そ
の分割された各区間において近似が最適化され、符号化
効率の向上が図れる。
Description
【０００１】
【産業上の利用分野】本発明は、ファクシミリ装置（Ｆ
ＡＸ）等において、算術符号化処理により、文字・図形
等を含む文書画像から読取った２値データ系列を圧縮し
たり、あるいはその圧縮データを復号するための算術符
号化方法及びその復号化方法に関するものである。
ＡＸ）等において、算術符号化処理により、文字・図形
等を含む文書画像から読取った２値データ系列を圧縮し
たり、あるいはその圧縮データを復号するための算術符
号化方法及びその復号化方法に関するものである。
【０００２】
【従来の技術】従来、このような分野の技術としては、
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；ＩＢＭ Ｊ．ＲＥＳ．ＤＥＶＥＬＯＰ、３２
［６］（１９８８−１１）（米）Ｒ．Ｂ．Ａｒｐｓ等
“ア マルチ−パーパス ブイエルエスアイチップ フ
ォア アダプティブ データ コンプレッション オブ
バイレベル イメージズ（A multi-purpose VLSI chip
for adaptive data compression of bilevel image）”
Ｐ．７７５−７９４ 前記文献には、算術符号化処理によって２値データ系列
を圧縮する算術符号化方法の技術が記載されている。こ
の算術符号化方法では、次のような符号化アルゴリズム
により、２値データ系列を符号化する。例えば、２値情
報源から発生される長さＮのシンボル系列ＳN ＝ｓ1 ｓ
2 …ｓN （ｓi ＝０，１）を考える。情報源の２個のシ
ンボルのうち、劣勢シンボル（シンボル出現確率が低い
方のシンボル）ＬＰＳの出現確率をＰL 、優勢シンボル
ＭＰＳの出現確率をＰM とする。また、符号をＣ、オー
ジェンド（累積確率）をＡとする。先ず、次式（１）の
ように初期化する。 Ｃ（λ）＝０ （λ；空系列） Ａ（λ）＝１ ・・・（１） そして、以下の処理により、シンボル系列ＳN の符号化
を行う。
例えば次のような文献に記載されるものがあった。 文献；ＩＢＭ Ｊ．ＲＥＳ．ＤＥＶＥＬＯＰ、３２
［６］（１９８８−１１）（米）Ｒ．Ｂ．Ａｒｐｓ等
“ア マルチ−パーパス ブイエルエスアイチップ フ
ォア アダプティブ データ コンプレッション オブ
バイレベル イメージズ（A multi-purpose VLSI chip
for adaptive data compression of bilevel image）”
Ｐ．７７５−７９４ 前記文献には、算術符号化処理によって２値データ系列
を圧縮する算術符号化方法の技術が記載されている。こ
の算術符号化方法では、次のような符号化アルゴリズム
により、２値データ系列を符号化する。例えば、２値情
報源から発生される長さＮのシンボル系列ＳN ＝ｓ1 ｓ
2 …ｓN （ｓi ＝０，１）を考える。情報源の２個のシ
ンボルのうち、劣勢シンボル（シンボル出現確率が低い
方のシンボル）ＬＰＳの出現確率をＰL 、優勢シンボル
ＭＰＳの出現確率をＰM とする。また、符号をＣ、オー
ジェンド（累積確率）をＡとする。先ず、次式（１）の
ように初期化する。 Ｃ（λ）＝０ （λ；空系列） Ａ（λ）＝１ ・・・（１） そして、以下の処理により、シンボル系列ＳN の符号化
を行う。
【０００３】現在、ｉ−１番目までのシンボルが処理さ
れ、シンボル系列Ｓi-1 ＝ｓ1 ｓ2…ｓi-1 に対して、
Ｃ（Ｓi-1 ），Ａ（Ｓi-1 ）が与えられているとすれ
は、次のシンボルｓi を符号化した後のＣ（Ｓi ），Ａ
（Ｓi ）は次式（２），（３）で決定される。
れ、シンボル系列Ｓi-1 ＝ｓ1 ｓ2…ｓi-1 に対して、
Ｃ（Ｓi-1 ），Ａ（Ｓi-1 ）が与えられているとすれ
は、次のシンボルｓi を符号化した後のＣ（Ｓi ），Ａ
（Ｓi ）は次式（２），（３）で決定される。
【０００４】
【数１】 Ａの値は、０．７５≦Ａ≦１．５を満足するように左シ
フトすることとしている。これと同時に、Ｃレジスタ
（符号レジスタ）もＡレジスタ（オージェンドレジス
タ）をシフトした回数だけ左シフトしなければならな
い。これを再正規化（有限長のレジスタで浮動小数点演
算を実現する正規化処理）と呼ぶ。その後、Ｃレジスタ
の値がシフトアウトされ、オーバフローして出ていった
ものが符号出力となる。シンボル出現確率ＰL は、０〜
０．５までの値域に適当な間隔で設定されたシンボル出
現確率値を持つ確率テーブルを用いて、次式（４）のよ
うに求められる。 ＰL ＝ＰＴ（ｋ） ＰＴ：確率テーブル ｋ：確率テーブルポインタ ・・・（４） 確率テーブルポインタｋの値は、再正規化に同期して変
更される。
フトすることとしている。これと同時に、Ｃレジスタ
（符号レジスタ）もＡレジスタ（オージェンドレジス
タ）をシフトした回数だけ左シフトしなければならな
い。これを再正規化（有限長のレジスタで浮動小数点演
算を実現する正規化処理）と呼ぶ。その後、Ｃレジスタ
の値がシフトアウトされ、オーバフローして出ていった
ものが符号出力となる。シンボル出現確率ＰL は、０〜
０．５までの値域に適当な間隔で設定されたシンボル出
現確率値を持つ確率テーブルを用いて、次式（４）のよ
うに求められる。 ＰL ＝ＰＴ（ｋ） ＰＴ：確率テーブル ｋ：確率テーブルポインタ ・・・（４） 確率テーブルポインタｋの値は、再正規化に同期して変
更される。
【０００５】図２は、以上のような算術符号化方法を実
施するための従来の符号化器の一構成例を示す機能ブロ
ック図である。この符号化器は、２値データ系列である
シンボル系列を入力してシンボル出現確率値を推定する
シンボル出現確率推定手段１０を有している。シンボル
出現確率推定手段１０は、テーブルポインタ操作手段１
１及び確率テーブル１２より構成され、その出力側に、
算術符号構成手段２０が接続されている。算術符号構成
手段２０は、シンボル出現確率推定手段１０で推定され
たシンボル出現確率値に基づき、演算によって算術符号
を構成し、符号出力を出す機能を有し、Ａ値（オージェ
ンド値）演算手段２１、Ａレジスタ（オージェンドレジ
スタ）２２、比較演算手段２３、符号演算手段２４、及
びＣレジスタ（符号レジスタ）２５より構成されてい
る。シンボル出現確率推定手段１０及び算術符号構成手
段２０は、制御線Ｓ１，Ｓ２を介して制御手段３０に接
続されている。制御手段３０は、所定の符号化処理フロ
ーに従い、シンボル出現確率推定手段１０及び算術符号
構成手段２０を制御する機能を有している。この種の符
号化器では、２値データ系列であるシンボル系列がシン
ボル出現確率推定手段１０へ入力されると、該シンボル
出現確率推定手段１０ではテーブルポインタ操作手段１
１によって確率テーブル１２からシンボル出現確率値を
読出し、算術符号構成手段２０内のＡ値演算手段２１及
び符号演算手段２４へ送る。Ａ値演算手段２１は、推定
されたシンボル出現確率値よりＡ値を演算し、それをＡ
レジスタ２２に格納する。格納されたＡ値は、比較演算
手段２３によって比較値と比較演算される。符号演算手
段２４では、シンボル出現確率推定手段１０で推定され
たシンボル出現確率値に基づき、符号演算を行い、その
演算結果をＣレジスタ２５に順次格納していき、該Ｃレ
ジスタ２５から生成した符号を出力する。
施するための従来の符号化器の一構成例を示す機能ブロ
ック図である。この符号化器は、２値データ系列である
シンボル系列を入力してシンボル出現確率値を推定する
シンボル出現確率推定手段１０を有している。シンボル
出現確率推定手段１０は、テーブルポインタ操作手段１
１及び確率テーブル１２より構成され、その出力側に、
算術符号構成手段２０が接続されている。算術符号構成
手段２０は、シンボル出現確率推定手段１０で推定され
たシンボル出現確率値に基づき、演算によって算術符号
を構成し、符号出力を出す機能を有し、Ａ値（オージェ
ンド値）演算手段２１、Ａレジスタ（オージェンドレジ
スタ）２２、比較演算手段２３、符号演算手段２４、及
びＣレジスタ（符号レジスタ）２５より構成されてい
る。シンボル出現確率推定手段１０及び算術符号構成手
段２０は、制御線Ｓ１，Ｓ２を介して制御手段３０に接
続されている。制御手段３０は、所定の符号化処理フロ
ーに従い、シンボル出現確率推定手段１０及び算術符号
構成手段２０を制御する機能を有している。この種の符
号化器では、２値データ系列であるシンボル系列がシン
ボル出現確率推定手段１０へ入力されると、該シンボル
出現確率推定手段１０ではテーブルポインタ操作手段１
１によって確率テーブル１２からシンボル出現確率値を
読出し、算術符号構成手段２０内のＡ値演算手段２１及
び符号演算手段２４へ送る。Ａ値演算手段２１は、推定
されたシンボル出現確率値よりＡ値を演算し、それをＡ
レジスタ２２に格納する。格納されたＡ値は、比較演算
手段２３によって比較値と比較演算される。符号演算手
段２４では、シンボル出現確率推定手段１０で推定され
たシンボル出現確率値に基づき、符号演算を行い、その
演算結果をＣレジスタ２５に順次格納していき、該Ｃレ
ジスタ２５から生成した符号を出力する。
【０００６】
【発明が解決しようとする課題】しかしながら、従来の
算術符号化方法では、Ａを０．７５≦Ａ≦１．５の値域
に制御することにより、該Ａを１とみなし、Ａ・ＰL ≒
ＰL と近似しているため、その近似誤差による符号化効
率が低下するという問題があり、それを比較的簡単な構
成で解決することが困難であった。本発明は、前記従来
技術が持っていた課題として、符号演算の近似誤差によ
る符号化効率の低下という点について解決した算術符号
化方法とそれを利用した復号化方法を提供するものであ
る。
算術符号化方法では、Ａを０．７５≦Ａ≦１．５の値域
に制御することにより、該Ａを１とみなし、Ａ・ＰL ≒
ＰL と近似しているため、その近似誤差による符号化効
率が低下するという問題があり、それを比較的簡単な構
成で解決することが困難であった。本発明は、前記従来
技術が持っていた課題として、符号演算の近似誤差によ
る符号化効率の低下という点について解決した算術符号
化方法とそれを利用した復号化方法を提供するものであ
る。
【０００７】
【課題を解決するための手段】第１の発明は、前記課題
を解決するために、２値データ系列であるシンボル系列
を算術符号化処理で符号化する算術符号化方法におい
て、オージェンドのｎ（＞１）個の値域に対応して設定
されたｎ個の確率テーブルを有し、前記シンボル系列の
シンボルパターンからシンボル出現確率値を推定するシ
ンボル出現確率推定手段と、前記推定されたシンボル出
現確率値に基づき、前記オージェンドの値を算出すると
共に演算によって算術符号を構成する算術符号構成手段
とを用いる。そして、前記シンボル出現確率推定手段に
より、前記算術符号構成手段の保持しているオージェン
ドの値に応じて、前記ｎ個の確率テーブルのうちの１個
を選択する。この選択された確率テーブルから求めたシ
ンボル出現確率値を符号化パラメータとして、前記算術
符号構成手段で算術符号を構成するようにしている。第
２の発明では、第１の発明の算術符号化方法で符号化さ
れたデータを入力し、前記シンボル出現確率推定手段を
用いた算術符号の逆演算を行って前記２値データ系列の
復号を行うようにしている。
を解決するために、２値データ系列であるシンボル系列
を算術符号化処理で符号化する算術符号化方法におい
て、オージェンドのｎ（＞１）個の値域に対応して設定
されたｎ個の確率テーブルを有し、前記シンボル系列の
シンボルパターンからシンボル出現確率値を推定するシ
ンボル出現確率推定手段と、前記推定されたシンボル出
現確率値に基づき、前記オージェンドの値を算出すると
共に演算によって算術符号を構成する算術符号構成手段
とを用いる。そして、前記シンボル出現確率推定手段に
より、前記算術符号構成手段の保持しているオージェン
ドの値に応じて、前記ｎ個の確率テーブルのうちの１個
を選択する。この選択された確率テーブルから求めたシ
ンボル出現確率値を符号化パラメータとして、前記算術
符号構成手段で算術符号を構成するようにしている。第
２の発明では、第１の発明の算術符号化方法で符号化さ
れたデータを入力し、前記シンボル出現確率推定手段を
用いた算術符号の逆演算を行って前記２値データ系列の
復号を行うようにしている。
【０００８】
【作用】第１の発明によれば、以上のように算術符号化
方法を構成したので、シンボル出現確率推定手段では、
２値データ系列であるシンボル系列を入力し、算術符号
構成手段の保持しているオージェンドの値に応じて、ｎ
個の確率テーブルのうちの１個を選択し、その選択され
た確率テーブルから求めたシンボル出現確率値を該算術
符号構成手段へ与える。算術符号構成手段では、入力さ
れたシンボル出現確率値を符号化パラメータとして、算
術符号を構成し、符号化したデータを出力する。このよ
うに、オージェンドの値域がいくつかの区間に分割さ
れ、その分割された各区間において、例えばオージェン
ドＡと劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰLとにおけるＡ
・ＰL ≒ＰL の近似が最適化され、その近似誤差が小さ
くなって符号化効率の向上が図れる。第２の発明によれ
ば、第１の発明の算術符号化方法で符号化されたデータ
を入力し、シンボルの出現確率を推定した後、第１の発
明のシンボル出現確率推定手段を用いた算術符号の逆演
算を行って２値データ系列の復号を行う。これにより、
圧縮されたデータの的確な復号が行える。従って、前記
課題を解決できるのである。
方法を構成したので、シンボル出現確率推定手段では、
２値データ系列であるシンボル系列を入力し、算術符号
構成手段の保持しているオージェンドの値に応じて、ｎ
個の確率テーブルのうちの１個を選択し、その選択され
た確率テーブルから求めたシンボル出現確率値を該算術
符号構成手段へ与える。算術符号構成手段では、入力さ
れたシンボル出現確率値を符号化パラメータとして、算
術符号を構成し、符号化したデータを出力する。このよ
うに、オージェンドの値域がいくつかの区間に分割さ
れ、その分割された各区間において、例えばオージェン
ドＡと劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰLとにおけるＡ
・ＰL ≒ＰL の近似が最適化され、その近似誤差が小さ
くなって符号化効率の向上が図れる。第２の発明によれ
ば、第１の発明の算術符号化方法で符号化されたデータ
を入力し、シンボルの出現確率を推定した後、第１の発
明のシンボル出現確率推定手段を用いた算術符号の逆演
算を行って２値データ系列の復号を行う。これにより、
圧縮されたデータの的確な復号が行える。従って、前記
課題を解決できるのである。
【０００９】
【実施例】図１は、本発明の実施例を示す算術符号化方
法を実施するための符号化器の機能ブロック図である。
この符号化器は、集積回路を用いた個別回路、あるいは
コンピュータやディジタル・シグナル・プロセッサ（Ｄ
ＳＰ）等のプログラム制御により構成されるもので、シ
ンボル入力から符号化対象となるシンボル系列のシンボ
ル出現確率値を推定するシンボル出現確率推定手段５０
を有している。シンボル出現確率推定手段５０は、テー
ブルポインタ操作手段５１と、シンボル出現確率推定値
を格納したｎ個の確率テーブル５２−１〜５２−ｎと、
該確率テーブル５２−１〜５２−ｎのうちの１つの出力
を選択するセレクタ５３と、値域の判定を行ってセレク
タ５３を制御する値域判定手段５４とで、構成されてい
る。セレクタ５３の出力側には、推定されたシンボル出
現確率値に基づき算術符号を構成してその構成した符号
を出力する算術符号構成手段６０が接続されている。算
術符号構成手段６０は、推定されたシンボル出現確率値
からオージェンドＡを演算するＡ値演算手段６１と、シ
フト機能を有し演算されたＡ値を保持するためのＡレジ
スタ（オージェンドレジスタ）６２と、該Ａレジスタ６
２の内容と所定の比較値を比較演算する比較演算手段６
３とを、備えている。Ａ値演算手段６１の出力側は値域
判定手段５４へ接続され、さらにＡレジスタ６２の出力
側がＡ値演算手段６１の入力側に接続されている。
法を実施するための符号化器の機能ブロック図である。
この符号化器は、集積回路を用いた個別回路、あるいは
コンピュータやディジタル・シグナル・プロセッサ（Ｄ
ＳＰ）等のプログラム制御により構成されるもので、シ
ンボル入力から符号化対象となるシンボル系列のシンボ
ル出現確率値を推定するシンボル出現確率推定手段５０
を有している。シンボル出現確率推定手段５０は、テー
ブルポインタ操作手段５１と、シンボル出現確率推定値
を格納したｎ個の確率テーブル５２−１〜５２−ｎと、
該確率テーブル５２−１〜５２−ｎのうちの１つの出力
を選択するセレクタ５３と、値域の判定を行ってセレク
タ５３を制御する値域判定手段５４とで、構成されてい
る。セレクタ５３の出力側には、推定されたシンボル出
現確率値に基づき算術符号を構成してその構成した符号
を出力する算術符号構成手段６０が接続されている。算
術符号構成手段６０は、推定されたシンボル出現確率値
からオージェンドＡを演算するＡ値演算手段６１と、シ
フト機能を有し演算されたＡ値を保持するためのＡレジ
スタ（オージェンドレジスタ）６２と、該Ａレジスタ６
２の内容と所定の比較値を比較演算する比較演算手段６
３とを、備えている。Ａ値演算手段６１の出力側は値域
判定手段５４へ接続され、さらにＡレジスタ６２の出力
側がＡ値演算手段６１の入力側に接続されている。
【００１０】また、算術符号構成手段６０には、入力さ
れたシンボルの値に応じて符号Ｃに対するセレクタ５３
の出力の演算を行う符号演算手段６４と、シフト機能を
有し該符号演算手段６４で演算された符号Ｃを保持する
ためのＣレジスタ（符号レジスタ）６５とが、設けられ
ている。これらのシンボル出現確率推定手段５０及び算
術符号構成手段６０には、制御線Ｓ１１，Ｓ１２を介し
て制御手段７０が接続されている。制御手段７０は、所
定の符号化処理フローに従い、シンボル出現確率推定手
段５０及び算術符号構成手段６０内の各機能要素を制御
する機能を有している。本実施例では、オージェンドＡ
と劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL とを乗算したＡ・
ＰL の近似値を求めるのに、例えば、オージェンドＡの
値域［０．７５，１．５］をいくつかの区分に分割し、
分割された各区間において近似を最適化している。つま
り、値域［０．７５，１．５］をｎ個の区間［０．７
５，ｄ1 ］，［ｄ1 ，ｄ2 ］，…，［ｄn-1 ，１．５］
に分割したとき、次式（５）に従い、Ａ・ＰL の近似値
を求めるようにしている。 Ａ∈［０．７５，ｄ1 ］の場合 Ａ・ＰL ≒ε1 ＰL Ａ∈［ｄ1 ，ｄ2 ］の場合 Ａ・ＰL ≒ε2 ＰL ・ ・ ・ Ａ∈［ｄn-1 ，１．５］の場合 Ａ・ＰL ≒εn ＰL ・・・（５） 但し、εi ；補正係数 次に、図１の概略の動作を説明する。符号化対象となる
シンボル系列（Ｓi ）がシンボル出現確率推定手段５０
内のテーブルポインタ操作手段５１に入力されると、該
テーブルポインタ操作手段５１では、ｎ（＞２）個の確
率テーブル５２−１〜５２−ｎのポインタを操作する。
れたシンボルの値に応じて符号Ｃに対するセレクタ５３
の出力の演算を行う符号演算手段６４と、シフト機能を
有し該符号演算手段６４で演算された符号Ｃを保持する
ためのＣレジスタ（符号レジスタ）６５とが、設けられ
ている。これらのシンボル出現確率推定手段５０及び算
術符号構成手段６０には、制御線Ｓ１１，Ｓ１２を介し
て制御手段７０が接続されている。制御手段７０は、所
定の符号化処理フローに従い、シンボル出現確率推定手
段５０及び算術符号構成手段６０内の各機能要素を制御
する機能を有している。本実施例では、オージェンドＡ
と劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL とを乗算したＡ・
ＰL の近似値を求めるのに、例えば、オージェンドＡの
値域［０．７５，１．５］をいくつかの区分に分割し、
分割された各区間において近似を最適化している。つま
り、値域［０．７５，１．５］をｎ個の区間［０．７
５，ｄ1 ］，［ｄ1 ，ｄ2 ］，…，［ｄn-1 ，１．５］
に分割したとき、次式（５）に従い、Ａ・ＰL の近似値
を求めるようにしている。 Ａ∈［０．７５，ｄ1 ］の場合 Ａ・ＰL ≒ε1 ＰL Ａ∈［ｄ1 ，ｄ2 ］の場合 Ａ・ＰL ≒ε2 ＰL ・ ・ ・ Ａ∈［ｄn-1 ，１．５］の場合 Ａ・ＰL ≒εn ＰL ・・・（５） 但し、εi ；補正係数 次に、図１の概略の動作を説明する。符号化対象となる
シンボル系列（Ｓi ）がシンボル出現確率推定手段５０
内のテーブルポインタ操作手段５１に入力されると、該
テーブルポインタ操作手段５１では、ｎ（＞２）個の確
率テーブル５２−１〜５２−ｎのポインタを操作する。
【００１１】確率テーブル５２−１〜５２−ｎは、劣勢
シンボルＬＰＳの出現確率値を［０，０．５）区間に有
限個適当な間隔で代表値を設定し、これをテーブル形式
にしたものである。確率テーブルを｛ＰＴ（ｋ）｝
k=1 ，…，NT（ＮＴ；テーブルが含む代表値の個数）で
表現するものとすると、基準とする確率テーブル｛ＰＴ
（ｋ）｝k=1 ，…，NTを基に、オージェンドＡの値域
［０．７５，１．５］のｎ個の部分区間［０．７５，ｄ
1 ］（ｄ1 ，ｄ2 ］，…，（ｄn-1 ，１．５］に対応す
る確率テーブル５２−１〜５２−ｎが ＰＴ(1) ＝｛ε1 ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT ＰＴ(2) ＝｛ε2 ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT ＰＴ(n) ＝｛εn ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT 但し、εi （ｉ＝１，…，ｎ）；補正係数 として設定されている。
シンボルＬＰＳの出現確率値を［０，０．５）区間に有
限個適当な間隔で代表値を設定し、これをテーブル形式
にしたものである。確率テーブルを｛ＰＴ（ｋ）｝
k=1 ，…，NT（ＮＴ；テーブルが含む代表値の個数）で
表現するものとすると、基準とする確率テーブル｛ＰＴ
（ｋ）｝k=1 ，…，NTを基に、オージェンドＡの値域
［０．７５，１．５］のｎ個の部分区間［０．７５，ｄ
1 ］（ｄ1 ，ｄ2 ］，…，（ｄn-1 ，１．５］に対応す
る確率テーブル５２−１〜５２−ｎが ＰＴ(1) ＝｛ε1 ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT ＰＴ(2) ＝｛ε2 ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT ＰＴ(n) ＝｛εn ・ＰＴ（ｋ）｝k=1 ，…，NT 但し、εi （ｉ＝１，…，ｎ）；補正係数 として設定されている。
【００１２】そこで、テーブルポインタ操作手段５１
は、算術符号構成手段６０内のＡ値演算手段６１に同期
してポインタの操作を行い、劣勢シンボルＬＰＳの出現
確率推定値を変える。このポインタの操作は、ｋa ＝Ｐ
Ｃ（ｋ）（ｋ；操作前のポインタ値、ｋa ；操作後のポ
インタ値）というポインタ操作規則に基づき、ｎ個の確
率テーブル５２−１〜５２−ｎに対して同時に行われ
る。値域判定手段５４では、Ａ値演算手段６１の出力に
基づき、Ａ値がオージェンドＡの値域のどの部分区間に
入っているかを判定し、その判定結果をセレクタ５３へ
送る。セレクタ５３は、値域判定手段５４の判定結果に
基づき、Ａ値が入っている部分区間に対応する確率テー
ブル５２−１〜５２−ｎのうちの１つを選択し、その選
択結果を算術符号構成手段６０内のＡ値演算手段６１及
び符号演算手段６４へ送る。Ａ値演算手段６１は、符号
化するシンボルＳi の値に応じて、オージェンドＡに対
して次式（６）のような演算を行い、その演算結果をＡ
レジスタ６０に格納する。
は、算術符号構成手段６０内のＡ値演算手段６１に同期
してポインタの操作を行い、劣勢シンボルＬＰＳの出現
確率推定値を変える。このポインタの操作は、ｋa ＝Ｐ
Ｃ（ｋ）（ｋ；操作前のポインタ値、ｋa ；操作後のポ
インタ値）というポインタ操作規則に基づき、ｎ個の確
率テーブル５２−１〜５２−ｎに対して同時に行われ
る。値域判定手段５４では、Ａ値演算手段６１の出力に
基づき、Ａ値がオージェンドＡの値域のどの部分区間に
入っているかを判定し、その判定結果をセレクタ５３へ
送る。セレクタ５３は、値域判定手段５４の判定結果に
基づき、Ａ値が入っている部分区間に対応する確率テー
ブル５２−１〜５２−ｎのうちの１つを選択し、その選
択結果を算術符号構成手段６０内のＡ値演算手段６１及
び符号演算手段６４へ送る。Ａ値演算手段６１は、符号
化するシンボルＳi の値に応じて、オージェンドＡに対
して次式（６）のような演算を行い、その演算結果をＡ
レジスタ６０に格納する。
【００１３】
【数２】 比較演算手段６３では、Ａレジスタ６２の内容と比較値
（例えば０．７５）とを比較演算し、Ａ値が０．７５以
下か否かを判定し、その判定結果を制御線Ｓ１１を介し
て制御手段７０へ送る。一方、符号演算手段６４では、
符号化するシンボルＳi の値に応じて、Ｃレジスタ６５
に保持された符号Ｃに対して次式（７）の符号演算を行
い、その演算結果を該Ｃレジスタ６５に格納する。
（例えば０．７５）とを比較演算し、Ａ値が０．７５以
下か否かを判定し、その判定結果を制御線Ｓ１１を介し
て制御手段７０へ送る。一方、符号演算手段６４では、
符号化するシンボルＳi の値に応じて、Ｃレジスタ６５
に保持された符号Ｃに対して次式（７）の符号演算を行
い、その演算結果を該Ｃレジスタ６５に格納する。
【００１４】
【数３】 Ｃレジスタ６５は、符号演算手段６４の演算結果を保持
し、それを順次シフトしていく。このＣレジスタ６５か
らシフトアウトされ、出ていったものが符号出力とな
る。図３は、図１の符号化器を用いた本実施例の算術符
号化方法を説明するための符号化処理フローを示す図で
ある。この図を参照しつつ、制御手段７０で制御されて
実行される符号化処理手順（１）〜（６）を以下説明す
る。
し、それを順次シフトしていく。このＣレジスタ６５か
らシフトアウトされ、出ていったものが符号出力とな
る。図３は、図１の符号化器を用いた本実施例の算術符
号化方法を説明するための符号化処理フローを示す図で
ある。この図を参照しつつ、制御手段７０で制御されて
実行される符号化処理手順（１）〜（６）を以下説明す
る。
【００１５】（１） ステップ１（処理１０１〜１０
３） 初期化処理を行うため、図３の処理１０１で符号Ｃを０
に設定すると共に、オージェンドＡを１に設定し、処理
１０２で、シンボル番号ｉを１に設定する。さらに、処
理１０３で、確率テーブルポインタｋをｋ0 に設定して
初期化を行う。 （２） ステップ２（処理１０４，１０５） 処理１０４において、値域判定手段５４によってオージ
ェンドＡが入っている値域を判定し、確率テーブル番号
ｊを求め、セレクタ５３によって確率テーブル５２−１
〜５２−ｎの１つを選択する。そして、処理１０５で、
ＰＴ(j) (k) を劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL に代
入し、該劣勢シンボルＬＰＳの出現確率を求める。 （３） ステップ３（処理１０６〜１０８） 処理１０６で、符号化するシンボルＳi が劣勢シンボル
ＬＰＳか否かを判定し、ＬＰＳならば、符号演算手段６
４により、オージェンドＡに出現確率ＰL を設定し、符
号化処理を行う。シンボルＳi が劣勢シンボルＬＰＳで
なく、優勢シンボルＭＰＳならば、符号演算手段６４に
より、オージェンドＡをＡ−ＰL に設定すると共に、符
号ＣにＣ＋ＰL を設定し、該優勢シンボルＭＰＳの符号
化処理を行う。 （４） ステップ４（処理１１０，１１１） ステップ１０９で、制御手段７０内の判定フラグｎｆに
０を設定してリセットし、ステップ１１０において比較
演算手段６３により、Ａ値が０．７５以下か否かを判定
する。Ａ値が０．７５より小さければ、ステップ１１１
において、Ａレジスタ６２とＣレジスタ６５の内容を１
ビット左へシフトし、ステップ１１２で判定フラグｎｆ
に１を設定してセットし、処理１１０へ戻り、これらの
処理を繰り返して再正規化を行う。 （５） ステップ５（処理１１３，１１４） Ａ値が０．７５以上になったならば、ステップ１１３で
判定フラグｎｆが０か否かを判定し、０のときには処理
１１５へ進み、０でないときには、ステップ１１４で、
ポインタの値ｋにＰＣ（ｋ）を設定し、処理１１５へ進
む。即ち、前記の再正規化が行われたならば、確率テー
ブル５２−１〜５２−ｎのポインタを変更する。 （６） ステップ６（処理１１５，１１６） ステップ１１５で、シンボル番号ｉに＋１加算し、ステ
ップ１１６で、シンボル番号ｉが符号化するシンボル数
Ｎよりも小さいか否かを判定し、最後のシンボルまで処
理が終わったならば符号化処理を終了し、そうでなけれ
ば、処理１０４へ戻り、次のシンボルを前記と同様に処
理する。
３） 初期化処理を行うため、図３の処理１０１で符号Ｃを０
に設定すると共に、オージェンドＡを１に設定し、処理
１０２で、シンボル番号ｉを１に設定する。さらに、処
理１０３で、確率テーブルポインタｋをｋ0 に設定して
初期化を行う。 （２） ステップ２（処理１０４，１０５） 処理１０４において、値域判定手段５４によってオージ
ェンドＡが入っている値域を判定し、確率テーブル番号
ｊを求め、セレクタ５３によって確率テーブル５２−１
〜５２−ｎの１つを選択する。そして、処理１０５で、
ＰＴ(j) (k) を劣勢シンボルＬＰＳの出現確率ＰL に代
入し、該劣勢シンボルＬＰＳの出現確率を求める。 （３） ステップ３（処理１０６〜１０８） 処理１０６で、符号化するシンボルＳi が劣勢シンボル
ＬＰＳか否かを判定し、ＬＰＳならば、符号演算手段６
４により、オージェンドＡに出現確率ＰL を設定し、符
号化処理を行う。シンボルＳi が劣勢シンボルＬＰＳで
なく、優勢シンボルＭＰＳならば、符号演算手段６４に
より、オージェンドＡをＡ−ＰL に設定すると共に、符
号ＣにＣ＋ＰL を設定し、該優勢シンボルＭＰＳの符号
化処理を行う。 （４） ステップ４（処理１１０，１１１） ステップ１０９で、制御手段７０内の判定フラグｎｆに
０を設定してリセットし、ステップ１１０において比較
演算手段６３により、Ａ値が０．７５以下か否かを判定
する。Ａ値が０．７５より小さければ、ステップ１１１
において、Ａレジスタ６２とＣレジスタ６５の内容を１
ビット左へシフトし、ステップ１１２で判定フラグｎｆ
に１を設定してセットし、処理１１０へ戻り、これらの
処理を繰り返して再正規化を行う。 （５） ステップ５（処理１１３，１１４） Ａ値が０．７５以上になったならば、ステップ１１３で
判定フラグｎｆが０か否かを判定し、０のときには処理
１１５へ進み、０でないときには、ステップ１１４で、
ポインタの値ｋにＰＣ（ｋ）を設定し、処理１１５へ進
む。即ち、前記の再正規化が行われたならば、確率テー
ブル５２−１〜５２−ｎのポインタを変更する。 （６） ステップ６（処理１１５，１１６） ステップ１１５で、シンボル番号ｉに＋１加算し、ステ
ップ１１６で、シンボル番号ｉが符号化するシンボル数
Ｎよりも小さいか否かを判定し、最後のシンボルまで処
理が終わったならば符号化処理を終了し、そうでなけれ
ば、処理１０４へ戻り、次のシンボルを前記と同様に処
理する。
【００１６】本実施例の効果を確認するために、計算機
シミュレーションにより、本実施例の算術符号化方法と
従来の算術符号化方法とを比較評価した。このときのシ
ミュレーション条件は次の〜である。 使用した２値画像；ＣＣＩＴＴ（国際電信電話諮問委
員会）のテストチャートＮｏ．１〜Ｎｏ．６ ［０．７５，１．５］の部分区間［０．７５，１．
０）［１．０，１．５］ 基本とした確率テーブル｛ＰＴ(k) ｝k=1 ，…，NT、
及びポインタ操作規則は前記文献と同じものを使用 ε1 ＝０．７５，ε2 ＝１．０ シミュレーションの結果、本実施例の算術符号化方法で
は、従来の方法よりも１．３％符号量を削減することが
できた。
シミュレーションにより、本実施例の算術符号化方法と
従来の算術符号化方法とを比較評価した。このときのシ
ミュレーション条件は次の〜である。 使用した２値画像；ＣＣＩＴＴ（国際電信電話諮問委
員会）のテストチャートＮｏ．１〜Ｎｏ．６ ［０．７５，１．５］の部分区間［０．７５，１．
０）［１．０，１．５］ 基本とした確率テーブル｛ＰＴ(k) ｝k=1 ，…，NT、
及びポインタ操作規則は前記文献と同じものを使用 ε1 ＝０．７５，ε2 ＝１．０ シミュレーションの結果、本実施例の算術符号化方法で
は、従来の方法よりも１．３％符号量を削減することが
できた。
【００１７】次に、本発明の他の実施例である復号化方
法について説明する。この復号化方法では、上記実施例
の符号化方法で符号化されたデータを入力し、図１のシ
ンボル出現確率推定手段５０を用いた算術符号の逆演算
を行って２値データ系列の復号を行うようにしている。
このような復号化方法では、上記実施例で符号化された
符号化データを的確に、２値データ系列であるシンボル
系列に復号化できる。この復号化方法を実施するための
復号化器は、集積回路等を用いた個別回路、あるいはコ
ンピュータやＤＳＰ等のプログラム制御により構成でき
る。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、
図３の符号化処理フローを他の処理手順に変えたり、さ
らにそれらの符号化処理を行う図１の復号化器を他の構
成に変える等、種々の変形が可能である。
法について説明する。この復号化方法では、上記実施例
の符号化方法で符号化されたデータを入力し、図１のシ
ンボル出現確率推定手段５０を用いた算術符号の逆演算
を行って２値データ系列の復号を行うようにしている。
このような復号化方法では、上記実施例で符号化された
符号化データを的確に、２値データ系列であるシンボル
系列に復号化できる。この復号化方法を実施するための
復号化器は、集積回路等を用いた個別回路、あるいはコ
ンピュータやＤＳＰ等のプログラム制御により構成でき
る。なお、本発明は上記実施例に限定されず、例えば、
図３の符号化処理フローを他の処理手順に変えたり、さ
らにそれらの符号化処理を行う図１の復号化器を他の構
成に変える等、種々の変形が可能である。
【００１８】
【発明の効果】以上詳細に説明したように、第１の発明
によれば、算術符号構成手段の保持しているオージェン
ドの値に応じて、ｎ個の確率テーブルのうちの１個を選
択し、その選択された確率テーブルから求めたシンボル
出現確率値を符号化パラメータとして、算術符号構成手
段で算術符号を構成するようしたので、オージェンドＡ
の値域がいくつかの区間に分割され、その分割された各
区間において例えばＡ・ＰL ≒ＰL （ＰL ；劣勢シンボ
ルＬＰＳの出現確率）の近似が最適化され、該近似誤差
が小さくなって従来よりも符号量を削減でき、符号化効
率を向上できる。従って、文書画像等を高能率に圧縮で
きる。第２の発明によれば、第１の発明の算術符号化方
法で符号化されたデータを入力し、第１の発明のシンボ
ル出現確率推定手段を用いた算術符号の逆演算を行って
２値データ系列の復号を行うようにしているので、第１
の発明で符号化された符号化データを的確に２値データ
系列に復号化できる。
によれば、算術符号構成手段の保持しているオージェン
ドの値に応じて、ｎ個の確率テーブルのうちの１個を選
択し、その選択された確率テーブルから求めたシンボル
出現確率値を符号化パラメータとして、算術符号構成手
段で算術符号を構成するようしたので、オージェンドＡ
の値域がいくつかの区間に分割され、その分割された各
区間において例えばＡ・ＰL ≒ＰL （ＰL ；劣勢シンボ
ルＬＰＳの出現確率）の近似が最適化され、該近似誤差
が小さくなって従来よりも符号量を削減でき、符号化効
率を向上できる。従って、文書画像等を高能率に圧縮で
きる。第２の発明によれば、第１の発明の算術符号化方
法で符号化されたデータを入力し、第１の発明のシンボ
ル出現確率推定手段を用いた算術符号の逆演算を行って
２値データ系列の復号を行うようにしているので、第１
の発明で符号化された符号化データを的確に２値データ
系列に復号化できる。
【図１】本発明の実施例を示す算術符号化方法を実施す
るための符号化器の機能ブロック図である。
るための符号化器の機能ブロック図である。
【図２】従来の算術符号化方法を実施するための符号化
器の機能ブロック図である。
器の機能ブロック図である。
【図３】図１の符号化器を用いた符号化処理フローを示
す図である。
す図である。
５０ シンボル出現確率推定手段 ５１ テーブルポインタ操作手段 ５２−１〜５２−ｎ 確率テーブル ５３ セレクタ ５４ 値域判定手段 ６０ 算術符号構成手段 ６１ Ａ値演算手段 ６２ Ａレジスタ ６３ 比較演算手段 ６４ 符号演算手段 ６５ Ｃレジスタ ７０ 制御手段
Claims (2)
- 【請求項１】 ２値データ系列であるシンボル系列を算
術符号化処理で符号化する算術符号化方法において、 オージェンドのｎ（＞１）個の値域に対応して設定され
たｎ個の確率テーブルを有し、前記シンボル系列のシン
ボルパターンからシンボル出現確率値を推定するシンボ
ル出現確率推定手段と、 前記推定されたシンボル出現確率値に基づき、前記オー
ジェンドの値を算出すると共に演算によって算術符号を
構成する算術符号構成手段とを用い、 前記シンボル出現確率推定手段により、前記算術符号構
成手段の保持しているオージェンドの値に応じて、前記
ｎ個の確率テーブルのうちの１個を選択し、 前記選択された確率テーブルから求めたシンボル出現確
率値を符号化パラメータとして前記算術符号構成手段で
算術符号を構成することを特徴とする算術符号化方法。 - 【請求項２】 請求項１の算術符号化方法で符号化され
たデータを入力し、前記シンボル出現確率推定手段を用
いた算術符号の逆演算を行って前記２値データ系列の復
号を行うことを特徴とする復号化方法。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19970592A JPH0645945A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | 算術符号化方法及びその復号化方法 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| JP19970592A JPH0645945A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | 算術符号化方法及びその復号化方法 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| JPH0645945A true JPH0645945A (ja) | 1994-02-18 |
Family
ID=16412244
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| JP19970592A Withdrawn JPH0645945A (ja) | 1992-07-27 | 1992-07-27 | 算術符号化方法及びその復号化方法 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| JP (1) | JPH0645945A (ja) |
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0773666A3 (en) * | 1995-11-08 | 1998-07-08 | Nec Corporation | Image coding method and system for providing reduced bit rate artihmetic codes |
| JP2013016954A (ja) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Nec Engineering Ltd | 算術符号化方法及び算術符号化装置 |
-
1992
- 1992-07-27 JP JP19970592A patent/JPH0645945A/ja not_active Withdrawn
Cited By (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| EP0773666A3 (en) * | 1995-11-08 | 1998-07-08 | Nec Corporation | Image coding method and system for providing reduced bit rate artihmetic codes |
| JP2013016954A (ja) * | 2011-07-01 | 2013-01-24 | Nec Engineering Ltd | 算術符号化方法及び算術符号化装置 |
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| A300 | Withdrawal of application because of no request for examination |
Free format text: JAPANESE INTERMEDIATE CODE: A300 Effective date: 19991005 |